El primer experimento doble ciego que analiza el papel de la toma de decisiones humana en las reconstrucciones climáticas ha descubierto que puede conducir a resultados sustancialmente diferentes.

El experimento, diseñado y dirigido por investigadores de la Universidad de Cambridge, varios grupos de investigación de todo el mundo utilizaron los mismos datos sin procesar de los anillos de los árboles para reconstruir los cambios de temperatura en los últimos 2, 000 años.

Si bien cada una de las reconstrucciones mostró claramente que el calentamiento reciente debido al cambio climático antropogénico no tiene precedentes en los últimos dos mil años, hubo diferencias notables en la varianza, amplitud y sensibilidad, que se puede atribuir a las decisiones tomadas por los investigadores que construyeron las reconstrucciones individuales.

Profesor Ulf Büntgen de la Universidad de Cambridge, quien dirigió la investigación, dijo que los resultados son "importantes para la transparencia y la veracidad; creemos en nuestros datos, y estamos siendo abiertos sobre las decisiones que debe tomar cualquier científico del clima al construir una reconstrucción o un modelo ".

Para mejorar la confiabilidad de las reconstrucciones climáticas, los investigadores sugieren que los equipos hagan múltiples reconstrucciones a la vez para que puedan verse como un conjunto. Los resultados se informan en la revista. Comunicaciones de la naturaleza .

La información de los anillos de los árboles es la principal forma en que los investigadores reconstruyen las condiciones climáticas pasadas en resoluciones anuales:tan distintivo como una huella digital, los anillos formados en los árboles fuera de los trópicos son capas de crecimiento anualmente precisas. Cada anillo puede decirnos algo sobre cómo eran las condiciones en una temporada de cultivo en particular, y al combinar datos de muchos árboles de diferentes edades, los científicos pueden reconstruir las condiciones climáticas pasadas que se remontan a cientos e incluso miles de años.

Las reconstrucciones de las condiciones climáticas pasadas son útiles ya que pueden colocar las condiciones climáticas actuales o las proyecciones futuras en el contexto de la variabilidad natural pasada. El desafío de la reconstrucción climática es que, sin una máquina del tiempo, no hay forma de confirmar que sea correcto.

"Si bien la información contenida en los anillos de los árboles permanece constante, los humanos son las variables:pueden usar diferentes técnicas o elegir un subconjunto diferente de datos para construir su reconstrucción, "dijo Büntgen, que trabaja en el Departamento de Geografía de Cambridge, y también está afiliado al CzechGlobe Center en Brno, República Checa. "Con cualquier reconstrucción, hay una cuestión de rangos de incertidumbre:qué tan seguro está acerca de un resultado determinado. Se ha trabajado mucho para intentar cuantificar las incertidumbres de forma estadística, pero lo que no se ha estudiado es el papel de la toma de decisiones.

"No es el caso de que haya una sola verdad:cada decisión que tomamos es subjetiva en mayor o menor medida. Los científicos no son robots, y no queremos que lo sean pero es importante saber dónde se toman las decisiones y cómo afectan el resultado ".

Büntgen y sus colegas idearon un experimento para probar cómo la toma de decisiones afecta las reconstrucciones climáticas. Enviaron datos sin procesar de anillos de árboles a 15 grupos de investigación de todo el mundo y les pidieron que los usaran para desarrollar la mejor reconstrucción climática a gran escala posible para las temperaturas de verano en el hemisferio norte durante los últimos 2000 años.

"Todo lo demás dependía de ellos; puede parecer trivial, pero este tipo de experimento nunca se había hecho antes, "dijo Büntgen.

A cada uno de los grupos se le ocurrió una reconstrucción diferente, en función de las decisiones que tomaron a lo largo del camino:los datos que eligieron o las técnicas que utilizaron. Por ejemplo, un grupo puede haber utilizado datos de objetivos instrumentales de junio, Julio y agosto, mientras que otro puede haber utilizado únicamente la media de julio y agosto.

Las principales diferencias en las reconstrucciones fueron las de amplitud en los datos:exactamente qué tan cálido fue el período de calentamiento medieval, o cuánto más fresco fue un verano en particular después de una gran erupción volcánica.

Büntgen enfatiza que cada una de las reconstrucciones mostró las mismas tendencias generales:hubo períodos de calentamiento en el siglo III, así como entre los siglos X y XII; todos mostraron un abrupto enfriamiento de verano después de grupos de grandes erupciones volcánicas en el 6, Siglo XV y XIX; y todos demostraron que el calentamiento reciente desde el siglo XX y XXI no tiene precedentes en los últimos 2000 años.

"Crees que si comienzas con los mismos datos, terminarás con el mismo resultado, pero la reconstrucción climática no funciona así, ", dijo Büntgen." Todas las reconstrucciones apuntan en la misma dirección, y ninguno de los resultados se oponen entre sí, pero hay diferencias, que debe atribuirse a la toma de decisiones ".

Entonces, ¿Cómo sabremos si confiar en una reconstrucción climática en particular en el futuro? En una época en la que los expertos enfrentan desafíos rutinarios, o descartado por completo, ¿Cómo podemos estar seguros de lo que es verdad? Una respuesta puede ser anotar cada punto en el que se toma una decisión, considerar las diversas opciones, y producir múltiples reconstrucciones. Por supuesto, esto significaría más trabajo para los científicos del clima, pero podría ser un control valioso reconocer cómo las decisiones afectan los resultados.

Otra forma de hacer que las reconstrucciones climáticas sean más sólidas es que los grupos colaboren y vean todas sus reconstrucciones juntas, como conjunto. "En casi cualquier campo científico, puede señalar un solo estudio o resultado que le indique lo que debe escuchar, ", dijo." Pero cuando miras el conjunto de evidencia científica, con todos sus matices e incertidumbres, obtienes una imagen general más clara ".